释放非结构化数据的价值
好消息是,如今的组织正在存储来自连接设备、应用程序、交易和其他来源的大量数据 - 视频、音频、文本和图像。
坏消息是,这些数据中的大部分可能都未经处理地存放在多个孤立的存储库中,这极大地限制了企业做出基于数据的决策的能力。由于很少或根本没有了解市场趋势、客户需求/行为、业务运营和风险等关键洞察,他们与已经提升了数据竞争力的竞争对手相比处于竞争劣势。
大数据解决方案可以帮助您克服这些限制,带来触手可及的尖端能力,以打造新的竞争优势和创新。
作为领先的数据和分析咨询公司之一,Trianz 专门通过识别隐藏的模式、新的相关性和揭示市场趋势来帮助公司将数据转化为决策。
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我们如何为您提供大数据
我们有一个涵盖五个阶段的八步流程,从每天流经组织的原始信息中提取实时见解。
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大数据分析流程
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我们的大数据分析咨询专家和数据科学家使用成熟的框架、技术、工具和流程将您的组织转变为数据驱动的企业。
从发现到高级分析和数据科学

大数据战略发展评估与路线图

使用大数据分析实验室设计和执行概念验证 (POC)
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支持产品评估和决策
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飞行员的制作和管理
掌握“三个 V”以充分发挥大数据的价值:容量 (Volume)、速度 (Velocity)、多样性 (Variety)
- 大数据架构师的系统设计
- Cloudera、Hortonworks 和其他 Hadoop 发行版的安装和配置
- 使用 Hive、Sqoop、Pig 和 Spark 进行数据处理
- 使用 Java、Python 和 Scala 进行开发
- 与 Amazon Web Services (AWS) 和 Microsoft Azure 云环境集成
- 使用 MongoDB、HBase 进行 NoSQL 处理
- 使用 Redshift、Vertica、Teradata 进行关系分析
- 使用 Spark、R、Python 进行分析
- 使用 Tableau、Datameer、Qlikview 等进行可视化和分析
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